8月泰坦尼克生存预测竞赛数据集TPS-Aug-TopTitanicSurvivalPredictionDataset-karensmiths
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号，生存预测，数据集，机器学习，数据分析，竞赛，生存分析，预测模型
数据概述： 该数据集是Kaggle平台8月泰坦尼克号生存预测竞赛的公开数据集，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，主要为不同国籍和地区的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的年龄，性别，船舱等级，票价，登船港口，家庭成员数量等信息，以及乘客的生存情况(0代表死亡，1代表生存)。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，为公开数据集，已进行初步处理和清洗。
该数据集适合用于数据分析，机器学习，生存分析等领域，特别是在构建预测模型，探索影响生存的因素等任务中具有重要价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于生存分析，风险评估，数据挖掘等研究，如分析不同因素对生存率的影响，构建预测模型等。
行业应用：可以为保险行业，航运业等提供数据支持，特别是在风险评估，乘客管理等方面。
决策支持：支持对影响生存的因素进行分析，帮助制定更有效的安全措施和决策。
教育和培训：作为数据科学，机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据分析和模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响泰坦尼克号乘客生存的关键因素，帮助用户实现生存预测，提高模型预测准确性，加深对历史事件的理解。
